#Usar Lina y HY-MT1.5-1.8B local para traducir entradas de localización

Esta guía describe una práctica de traducción de localización: desplegar localmente un modelo pequeño especializado en traducción, exponerlo como servicio compatible con OpenAI y configurarlo para que Lina traduzca entradas de localización de NocoBase por lotes.

#Resumen

Esta guía usa:

• Modelo: tencent/HY-MT1.5-1.8B-GGUF
• Servicio de inferencia: llama-server
• Integración: OpenAI-compatible API
• Empleado de IA: Lina
• Punto de entrada: Localization Management

#Requisitos previos

• El plugin Gestión de Localización está habilitado.
• El idioma de destino está habilitado.
• Las entradas de localización se han sincronizado.
• La máquina local o servidor puede ejecutar llama-server.
• El servicio NocoBase puede acceder a la dirección HTTP de llama-server.

#Desplegar HY-MT GGUF

#Instalar llama.cpp

En macOS puede usar Homebrew:

brew install llama.cpp

También puede usar un binario precompilado o compilar llama.cpp desde el código fuente. Lo importante es que llama-server esté disponible.

#Iniciar un servicio compatible con OpenAI

Inicie el servicio con el modelo GGUF de Hugging Face:

llama-server \
  -hf tencent/HY-MT1.5-1.8B-GGUF:Q4_K_M \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  -c 2048 \
  -np 4

#Probar el servicio del modelo

Después de iniciar, compruebe el estado del servicio:

curl http://127.0.0.1:8000/health

Luego pruebe la traducción mediante la API compatible con OpenAI:

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "tencent/HY-MT1.5-1.8B-GGUF:Q4_K_M",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Translate the following text into Chinese. Output only the translated result without any additional explanation:\n\nSave"
      }
    ]
  }'

Si usa un archivo local, cambie model al nombre real del modelo expuesto por el servicio.

#Configurar un servicio LLM en NocoBase

Vaya a System Settings -> AI Employees -> LLM service y agregue un servicio LLM.

Después de configurar, use Test flight para verificar el modelo.

#Configurar el modelo dedicado de Lina

Abra Lina en System Settings -> AI Employees -> AI employees y cambie a Model settings.

1. Active Enable dedicated model configuration.
2. Seleccione el modelo HY-MT local en Models.
3. Guarde la configuración.

Después de esto, Lina usará este modelo para la traducción de localización y evitará cambiar a modelos de chat generales.

#Configurar la concurrencia de traducción

La concurrencia de traducción se controla con AI_LOCALIZATION_CONCURRENCY:

AI_LOCALIZATION_CONCURRENCY=10

• Predeterminado: 10
• Mínimo: 1
• Máximo: 20
• Los valores fuera del rango usan el predeterminado.

La mejor concurrencia depende de CPU, GPU, memoria, cuantización y llama-server -np. Empiece bajo y aumente solo si es estable.

#Ejecutar la traducción de localización

Vaya a System Management -> Localization Management.

1. Cambie al idioma de destino.
2. Haga clic en Synchronize para sincronizar entradas.
3. Haga clic en el avatar de Lina.
4. Elija traducción incremental, seleccionada o completa.
5. Revise cantidad, proveedor y modelo en el diálogo de confirmación.
6. Confirme para crear la tarea asíncrona.
7. Al finalizar, revise y publique las traducciones.

Empiece con Selected translation para algunas entradas y compruebe estilo y velocidad.

#Cómo Lina construye solicitudes de traducción

Lina construye solicitudes a partir de entradas y traducciones de referencia. Para entradas cortas usa referencias existentes para mejorar la consistencia:

• Las entradas integradas prefieren traducciones chinas como referencia.
• Las entradas no integradas prefieren el idioma predeterminado del sistema.
• Si existe una referencia inglesa, se usa como texto fuente.
• Los resultados se escriben en el idioma de destino, pero no se publican automáticamente.

La semántica del prompt es similar a:

Refer to the following translation:
{source_term} is translated as {target_term}

Translate the following text into {target_language}. Output only the translated result without any additional explanation:

{source_text}

#Solución de problemas

• Si no hay progreso, compruebe si llama-server recibió solicitudes. Si tarda demasiado, reduzca AI_LOCALIZATION_CONCURRENCY, llama-server -np y llama-server -c.
• Si el modelo devuelve explicaciones en lugar de traducciones, pruebe el mismo prompt con curl y reduzca parámetros de muestreo como temperature.
• Si NocoBase no puede conectar, compruebe /v1 en Base URL, red, firewall, dirección del contenedor y que llama-server siga ejecutándose.

#Revisión antes de publicar

Después de la traducción con IA, revise antes de publicar:

• Filtre por módulo y revise menús, botones, campos y estados.
• Revise variables, marcadores, etiquetas HTML y símbolos de formato.
• Compruebe la consistencia de términos de negocio.
• Si se sobrescriben traducciones integradas, resincronice y seleccione Reset system built-in entry translations. Para contribuir traducciones, consulte Translation Contribution.
• Publique primero en un entorno de prueba y luego sincronice a producción.

#Referencias

• tencent/HY-MT1.5-1.8B-GGUF
• llama-server documentation
• Lina